Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 100,928 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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決定に至った背景、検討した選択肢、決定そのもの、双方の影響、および決定ログの整合性を保つ supersedes の連鎖を記録し、decisions/ 配下に Nygard/MADR 形式の ADR としてアーキテクチャ上の決定を残します。アーキテクチャ上の決定の記録、ADR の作成、決定事項の記録、X を Y より選んだ理由の文書化、決定の記録保存、または新しい決定による古い決定の置き換えを求められた場合に参照します。提案の構成や未決定のアイデアの検討（frame-a-proposal）、仕様や実装計画の作成（write-a-spec）、インシデントの事後分析（write-a-postmortem）、設計の妥当性評価（review-a-design）には使用しないでください。このスキルは既に下された決定を記録するものであり、決定を下すものではありません。
設計が妥当か、つまり明示された目標と制約に基づいて適切な問題を解決しているかをレビューし、修正案ではなく、根拠を示した優先順位付きの指摘を提示します。「この設計をレビューして」「この設計は妥当か」「この提案を徹底検証して」「設計レビューをして」「これは適切な問題を解決しているか」「この仕様の問題点を挙げて」「これを作るべきか」と尋ねられた場合、または提案、仕様、ADR、アーキテクチャ、製品判断への批評を求められた場合に読みます。これらの作成を求められた場合は読まないでください。新しい提案は frame-a-proposal、仕様は write-a-spec、決定記録は record-a-decision、事後分析は write-a-postmortem に振り分けます。差分のコードレビューや個々の主張の事実確認には使用しないでください（それは別の作業である correctness pass の対象です）。
Pythonを使ってキーワード駆動構文のRobot Frameworkテストを生成します。SeleniumLibrary、RequestsLibrary、カスタムキーワードに対応します。ユーザーが「Robot Framework」「*** Test Cases ***」「SeleniumLibrary」「.robot file」に言及したときに使用します。トリガー：「Robot Framework」「*** Test Cases ***」「.robot」「SeleniumLibrary」「keyword-driven test」。
学術論文を通読し、専門的な研究知見、図表、メタデータを抽出して批評します。ユーザーが科学論文、レビュー論文、サーベイ論文、システマティックレビュー、メタ分析、スコーピングレビュー、arXivリンク、DOI、PDF、または貼り付けた論文本文を共有し、読解、要約、分析、抽出、整理、レビュー、批評、説明を求めた場合に使用します。独自研究論文には修正版Heilmeier分析を作成します。レビュー文献には、対象範囲、分類体系、エビデンスの質、合意点、論争点、課題、今後の方向性を含む分野マップを作成します。非学術記事、ブログ投稿、ニュースには使用しないでください
ユーザーが実際に作りたいものを詳しくヒアリングし、それを中心に動作するフルスタック Web アプリの土台を構築します。新しいアプリ、Web サイト、プロトタイプ、SaaS を始めたい場合、技術スタックの選択に迷っている場合、または堅実に動作する出発点をすばやく作りたい場合に使用します。要件の確認、プロジェクトのセットアップ、データベース（Docker 内の SQLite または Postgres）、サインイン、トランザクションメール、ファイルアップロード、決済、AI 機能、バックグラウンドジョブ、Claude などのツールがアプリを利用できるようにする MCP 経由の任意のエージェントアクセス、実際に機能するランディングページとダッシュボード、任意の公開ヘルプドキュメント、ユーザーと合意して DESIGN.md に記載するデザインシステム（すべてのページの一貫性を確保）、システムログとデバッグ機能を組み込んだアカウント設定、アプリがユーザーに提供すべき法的ページと Cookie 同意、検索エンジンや AI クローラーにアプリを見つけさせるかどうか、そしてビルダーの言葉を鵜呑みにせず、成果物が実際にビルド・配信され、合意したとおりに動作することを確認する最終チェックを扱います
研究執筆からAI特有の冗長表現を取り除き、論文、学位論文、助成金申請書、査読、反論文を、慎重な人間の専門家が書いたような文章に整えます。定型的な語彙（delve、tapestry、pivotal、underscores）、中身のない強調、婉曲表現の重ねすぎ、型どおりの道標表現、「XだけでなくYも」の構文、ダッシュの多用、単調なリズム、データより曖昧な主張を対象とします。AIアシスタントで学術文書を作成・改訂するとき、草稿が「ChatGPTっぽい」と感じるとき、投稿前、または著者自身の文体に合わせたいときに使用します。Markdown、LaTeX、テキスト、Wordファイルに対応する依存関係ゼロの冗長表現リンターを含みます。
AI エージェント向けの Wren Engine CLI ワークフローガイドです。wren CLI を使って、スキーマのコンテキスト収集、過去のクエリの参照、MDL セマンティックレイヤーを通じた SQL の作成、実行、確定した結果からの学習まで、データに関する質問にエンドツーエンドで回答します。ユーザーがデータに関する質問やレポート、分析を求める場合、指標、売上、顧客、注文、傾向、その他の業務データについて尋ねる場合、「いくつ」「見せて」「何が」「上位 N 件」「比較」「傾向」「成長」「内訳」と尋ねる場合、データベースのデータを探索、分析、フィルタリング、集計、要約したい場合、またはエージェントがデータのクエリ、データソースへの接続、エラー対応、wren CLI による MDL の変更管理を行う必要がある場合に使用します。
記事、講演原稿、技術テーマを、王虹の学術発表スタイルの16:9手書きHTMLスライドにします。ほぼ白い紙、小さな濃紺の手書き文字、短い赤線、細い赤枠、緑の蛍光マーカー、赤い警告三角形、単語のマインドマップ、注釈付きスクリーンショットを使用します。オフラインで共有できる単一ファイルの全ページ版、段階的に書き進めるアニメーション版、各スライドのPNG、一覧画像（任意でPDF）を一度に生成します。macOS / Windows / Linuxに対応。トリガー：王虹PPT风格、王虹手写PPT、Notability学術手書きスライド、手書きWeb PPT、手書きPPT、数学者の手書き発表スタイル、手書きPPTタイムライン版、手書きプレゼンアニメーション。
Azure Container Registry 開発に関する専門知識を提供します。トラブルシューティング、ベストプラクティス、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、制限とクォータ、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターン、デプロイを含みます。ACR Tasks、 geo-replication、接続されたレジストリ、イメージ署名、Kubernetes/ACI 統合の構成や、その他の Azure Container Registry 開発タスクに使用します。Azure Container Apps（azure-container-apps を使用）、Azure Container Instances（azure-container-instances を使用）、Azure Kubernetes Service（AKS）（azure-kubernetes-service を使用）、Azure Red Hat OpenShift（azure-redhat-openshift を使用）には対応しません
Azure Data Factoryの開発に関する専門知識を提供します。トラブルシューティング、ベストプラクティス、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、制限とクォータ、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターン、デプロイを扱います。IR/SSIS/SHIR、マッピングデータフロー、SAP/SaaSコネクタ、CI/CDデプロイ、セキュアなVNet/Key Vaultの構成や、その他のAzure Data Factory関連の開発タスクに使用します。Azure Data Explorerには対応しません（azure-data-explorerを使用）。Azure Synapse Analyticsには対応しません（azure-synapse-analyticsを使用）。Azure Stream Analyticsには対応しません（azure-stream-analyticsを使用）。Azure Databricksには対応しません（azure-databricksを使用）
Azure Speech in Foundry Tools 開発に関する専門知識を提供します。トラブルシューティング、ベストプラクティス、意思決定、制限とクォータ、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターン、デプロイが含まれます。STT/TTS コンテナー、SSML/アバター、Voice Live エージェント、テレフォニー API、MAI-Transcribe ワークロードの利用や、その他の Azure Speech in Foundry Tools 関連の開発タスクに使用します。Azure Content Understanding in Foundry Tools（azure-content-understanding を使用）、Azure AI Language（azure-language-service を使用）、Azure Translator（azure-translator を使用）、Azure AI Bot Service（azure-bot-service を使用）には使用しません。
Trellis のコーディング仕様を立ち上げるための Claude Code + Codex 並列パイプラインです。CC は GitNexus（ナレッジグラフ）+ ABCoder（AST）でリポジトリを分析し、完全なアーキテクチャの背景と MCP ツールの指示を含む Trellis タスク PRD を作成します。その後、Codex エージェントがタスクを並列実行して仕様ファイルを埋めます。コーディングガイドラインの立ち上げ、Trellis 仕様の設定、「bootstrap specs for codex」、「create spec tasks」、「CC + Codex spec pipeline」、「initialize coding guidelines with code intelligence」に使用します。マルチエージェントによる仕様生成のために GitNexus または ABCoder MCP を設定する場合にも起動します。
Content Management API（CMA）を通じて、DatoCMS のレコード、アップロード、プロジェクト自動化を管理します。コンテンツの読み取り／編集、公開／非公開、バルクインポート／エクスポート、CSV スクリプト、ローカライズ、Structured Text とブロックの編集、アセット、ロール／トークン、webhook、スケジュール設定、環境操作、型付き Node.js/TypeScript CMA スクリプトに使用します。「公開して」「それらの slug を修正して」などの短い追加依頼、コンテンツ操作前のトークン／OAuth 設定、マイグレーションか直接変更かの判断が必要なモデル／フィールド変更、CMA 自動化に組み込まれた変更も対象です。CLI または利用可能な DatoCMS MCP と連携します。MCP のインストールやローカル実行を前提としません。スキーマ検査のみの依頼、バージョン管理されたマイグレーション、単独の CLI 設定は `datocms-cli` に、GraphQL の読み取りは `datocms-cda` に、フロントエンドやプラグインのコードは各専用スキルに振り分けます。
React Native アプリ向けの JavaScript による Detox E2E テストを生成します。自動同期機能を備えたグレーボックステストフレームワークです。ローカルのシミュレーター／エミュレーターと TestMu AI クラウドに対応しています。ユーザーが「Detox」、「React Native test」、「element(by.id())」、「device.launchApp」に言及した場合に使用します。トリガー：「Detox」、「React Native E2E」、「React Native test」、「element(by.id)」、「device.launchApp」。
WorkBuddy など、サンドボックス化または制限された AI コーディング環境で動作する EdgeOne Makers Skills の環境別適応ルール。ユーザーが WorkBuddy、または CLI のプロンプトが停止し、ネットワークがプロキシから分離されている一方でブラウザーでのログインは可能なサンドボックス IDE を使用している場合に起動します。非対話型 CLI フラグ、ネットワーク分離の回避策、サンドボックスでのログイン、プロキシのバイパス、ファイルプレビューの制約（開発サーバー経由で http:// を必ず使用し、file://、python -m http.server、npx serve は絶対に使用しない）、開発サーバーの要件を扱います。
Exa.aiを使用してリアルタイムのウェブ検索RAGパイプラインを構築します。検索拡張生成の構築、ExaとLangChain、LlamaIndex、Vercel AI SDKの統合、またはウェブ検索機能を備えたAIエージェントの実装に使用します。トリガー：RAGパイプライン、検索拡張生成、Exa LangChain、Exa LlamaIndex、ExaSearchRetriever、ExaSearchResults、Exa MCP、Exaのツール呼び出し、Claudeのツール使用、AIエージェントのウェブ検索、根拠に基づく生成、引用生成、ファクトチェック、ハルシネーション検出、OpenAI互換性、チャット補完。
ニューラル検索とキーワード検索によるウェブ検索、およびコンテンツ取得のためにExa.ai検索APIを統合します。ウェブ検索機能の実装、Exa SDK（exa_py、exa-js）の統合、ウェブコンテンツの取得に使用します。トリガー：Exa、exa_py、exa-js、ニューラル検索、ウェブ検索API、search_and_contents、searchAndContents、find_similar、findSimilar、ドメインフィルタリング、日付フィルタリング、テキスト抽出、ページ要約、ハイライト、検索自動モード、高速検索、検索カテゴリ、livecrawl、ドメイン除外、テキストの包含、テキストの除外、EXA_API_KEY。
法律上の助言ではありません。正しい RTL レイアウト、ヘブライ語と英語の混在テキストの双方向処理、ヘブライ語のタイポグラフィに対応したヘブライ語文書（PDF、DOCX/Word、PPTX）を生成します。ヘブライ語またはヘブライ語と英語が混在する Word 文書、ヘブライ語 PDF、ヘブライ語 PowerPoint（「Hebrew Word document」、「מסמך Word בעברית」、「create a .docx in Hebrew」）、または Heshbonit Mas、Hozeh、Protokol などのイスラエルのテンプレートを扱う場合に使用します。また、ヘブライ語文書が画面や Claude では正常に見えるのに、Word では崩れたり、逆向きになったり、壊れたりして、英語、数字、句読点が反対側に表示される場合（「Hebrew text reversed in Word」、「fix Hebrew formatting in Word」）にも使用します。修正方法は、Web/CSS の RTL を変更するのではなく、段落レベルの RTL/bidi を設定して .docx を再生成することです。汎用 docx/pdf スキルより優先するのは文書がヘブライ語または RTL の場合のみです。英語のみの文書には汎用スキルを使用します。reportlab、WeasyPrint、python-docx、pptxgenjs に対応します。OCR や既存文書の読み取りには使用しないでください（hebrew-ocr-forms を使用）。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。